MPS 后端

创建日期：2022 年 5 月 13 日 | 最后更新日期：2022 年 6 月 2 日

mps 设备可在支持 Metal 编程框架的 MacOS 设备上实现高性能 GPU 训练。它引入了一种新设备，可将机器学习计算图和原语分别映射到高效的 Metal Performance Shaders Graph 框架和由 Metal Performance Shaders 框架提供的优化内核。

新的 MPS 后端扩展了 PyTorch 生态系统，并提供了现有脚本在 GPU 上设置和运行操作的能力。

要开始使用，只需将您的 Tensor 和 Module 移至 mps 设备

# Check that MPS is available
if not torch.backends.mps.is_available():
    if not torch.backends.mps.is_built():
        print("MPS not available because the current PyTorch install was not "
              "built with MPS enabled.")
    else:
        print("MPS not available because the current MacOS version is not 12.3+ "
              "and/or you do not have an MPS-enabled device on this machine.")

else:
    mps_device = torch.device("mps")

    # Create a Tensor directly on the mps device
    x = torch.ones(5, device=mps_device)
    # Or
    x = torch.ones(5, device="mps")

    # Any operation happens on the GPU
    y = x * 2

    # Move your model to mps just like any other device
    model = YourFavoriteNet()
    model.to(mps_device)

    # Now every call runs on the GPU
    pred = model(x)